我们正在接收来自Kafka的Spark流数据。一旦在spark streaming中开始执行，它只执行一个批，其余批开始在kafka中排队。
我们的数据是独立的，可以并行处理。
我们尝试了多种配置，包括多个执行器、内核、背压和其他配置，但到目前为止没有任何效果。队列中有许多消息，一次只处理了一个微批处理，其余的仍保留在队列中。
我们希望最大限度地实现并行性，这样就不会有任何微批处理排队，因为我们有足够的可用资源。那么我们如何通过最大限度地利用资源来缩短时间呢。

// Start reading messages from Kafka and get DStream
final JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, byte[]>> consumerStream = KafkaUtils.createDirectStream(
        getJavaStreamingContext(), LocationStrategies.PreferConsistent(),
        ConsumerStrategies.<String, byte[]>Subscribe("TOPIC_NAME",
                sparkServiceConf.getKafkaConsumeParams()));

ThreadContext.put(Constants.CommonLiterals.LOGGER_UID_VAR, CommonUtils.loggerUniqueId());

JavaDStream<byte[]> messagesStream = consumerStream.map(new Function<ConsumerRecord<String, byte[]>, byte[]>() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    @Override
    public byte[] call(ConsumerRecord<String, byte[]> kafkaRecord) throws Exception {
        return kafkaRecord.value();
    }
});

    // Decode each binary message and generate JSON array
        JavaDStream<String> decodedStream = messagesStream.map(new Function<byte[], String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public String call(byte[] asn1Data) throws Exception {
                if(asn1Data.length > 0) {
                    try (InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(asn1Data);
                            Writer writer = new StringWriter(); ) {

                        ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(asn1Data);
                        GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(byteArrayInputStream);

                        byte[] buffer = new byte[1024];
                        ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();

                        int len;
                        while((len = gzipInputStream.read(buffer)) != -1) {
                            byteArrayOutputStream.write(buffer, 0, len);
                        }

                        return new String(byteArrayOutputStream.toByteArray());

                    } catch (Exception e) {
//                      
                        producer.flush();

                        throw e;
                    }
                } 

                return null;
            }
        });

// publish generated json gzip to kafka 
        cache.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public void call(JavaRDD<String> jsonRdd4DF) throws Exception {
                //Dataset<Row> json = sparkSession.read().json(jsonRdd4DF);
                if(!jsonRdd4DF.isEmpty()) {
                    //JavaRDD<String> jsonRddDF = getJavaSparkContext().parallelize(jsonRdd4DF.collect());
                    Dataset<Row> json = sparkSession.read().json(jsonRdd4DF);   

                    SparkAIRMainJsonProcessor airMainJsonProcessor = new SparkAIRMainJsonProcessor();
                    airMainJsonProcessor.processAIRData(json, sparkSession);
                }

            }               
        });

        getJavaStreamingContext().start();
        getJavaStreamingContext().awaitTermination();
        getJavaStreamingContext().stop();

我们使用的技术：

HDFS  2.7.1.2.5 
YARN + MapReduce2  2.7.1.2.5 
ZooKeeper  3.4.6.2.5 
Ambari Infra  0.1.0 
Ambari Metrics  0.1.0 
Kafka  0.10.0.2.5 
Knox  0.9.0.2.5 
Ranger  0.6.0.2.5 
Ranger KMS  0.6.0.2.5 
SmartSense  1.3.0.0-1
Spark2  2.0.x.2.5

我们从不同实验中得到的统计数据：
实验1

num_executors=6
executor_memory=8g
executor_cores=12

100个文件处理时间48分钟
实验2

spark.default.parallelism=12
num_executors=6
executor_memory=8g
executor_cores=12

100个文件处理时间8分钟
实验3

spark.default.parallelism=12
num_executors=6
executor_memory=8g
executor_cores=12

100个文件处理时间7分钟
实验4

spark.default.parallelism=16
num_executors=6
executor_memory=8g
executor_cores=12

100个文件处理时间10分钟
请告知，我们如何处理最大的，所以没有排队。